論文の概要: LGD-GCN: Local and Global Disentangled Graph Convolutional Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.11893v1
• Date: Sat, 24 Apr 2021 06:40:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-27 14:30:19.438915
• Title: LGD-GCN: Local and Global Disentangled Graph Convolutional Networks
• Title（参考訳）: LGD-GCN: ローカルおよびグローバルな分散グラフ畳み込みネットワーク
• Authors: Jingwei Guo, Kaizhu Huang, Xinping Yi, Rui Zhang
• Abstract要約: 本稿では,ローカル・グローバル・ディスアンタングル・グラフ畳み込みネットワーク(LGD-GCN)を導入し,グラフ・ディスアンタングルのためのローカル・グローバル両方の情報を取得する。 LGD-GCNは、因子対応潜在連続空間を導出する統計混合モデルを実行する。 合成および実世界のデータセットに対するLGD-GCNの評価は、ノード分類におけるより良い解釈可能性と性能の向上を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.30557942484928
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Disentangled Graph Convolutional Network (DisenGCN) is an encouraging framework to disentangle the latent factors arising in a real-world graph. However, it relies on disentangling information heavily from a local range (i.e., a node and its 1-hop neighbors), while the local information in many cases can be uneven and incomplete, hindering the interpretabiliy power and model performance of DisenGCN. In this paper, we introduce a novel Local and Global Disentangled Graph Convolutional Network (LGD-GCN) to capture both local and global information for graph disentanglement. LGD-GCN performs a statistical mixture modeling to derive a factor-aware latent continuous space, and then constructs different structures w.r.t. different factors from the revealed space. In this way, the global factor-specific information can be efficiently and selectively encoded via a message passing along these built structures, strengthening the intra-factor consistency. We also propose a novel diversity promoting regularizer employed with the latent space modeling, to encourage inter-factor diversity. Evaluations of the proposed LGD-GCN on the synthetic and real-world datasets show a better interpretability and improved performance in node classification over the existing competitive models.
• Abstract（参考訳）: disentangled graph convolutional network(disengcn)は、実世界のグラフで発生する潜在要因を解消するためのフレームワークである。 しかし、ローカルな範囲(すなわちノードとその1ホップの隣人)からの情報の密接化に依存しており、多くの場合、ローカルな情報は不均一で不完全であり、DisenGCNの補間力やモデル性能を妨げている。 本稿では,ローカル・グローバル・ディスタングル型グラフ畳み込みネットワーク(LGD-GCN)について紹介する。 LGD-GCNは、因子対応の潜在連続空間を導出する統計混合モデルを実行し、異なる構造 w.r.t を構築する。 明らかにされた空間と異なる要因です このようにして、グローバルファクタ固有の情報は、これらの構築された構造に沿って渡されるメッセージを通じて効率的かつ選択的にエンコードされ、ファクタ内一貫性が強化される。 また, 潜在空間モデルを用いて, 因子間多様性を促進するための新しい多様性促進手法を提案する。 合成および実世界のデータセットに対するLGD-GCNの評価は、既存の競合モデルよりも優れた解釈可能性とノード分類の性能の向上を示している。

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